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nlogn时间复杂度
MAXIMA问题下界分析
答:
1. 强弱极大值的定义与经典算法 在maxima问题中,强极大值(strong maxima)是指在多维空间中满足条件 大于等于 (≥) 和 大于 (>) 的点。解决此类问题的经典算法包括排序法和分治法。排序法通过先按x坐标排序,逐个查找极大值点,其
时间复杂度
为 O(
nlogn
)。而分治法则是将空间划分为更小的部分...
python中有哪些简单的算法?
答:
基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部分资讯,将要排序的元素分配至某些“桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其
时间复杂度
为O (
nlog
(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,...
使用函数调用从键盘输入一个整数
n
,并输出1-n所有素数!
答:
另一个算法是从2~n中依次删除2,3,……的倍数(如果这个数已经被删除,就不用考虑了。比如4在删除2的倍数时被删除了,因此删除3的倍数后不考虑4,直接删除5的倍数),那么剩下的就是素数。删除m的倍数的
时间复杂度
是O(n/m),因此这种算法的时间复杂度是O(n(1+1/2+...+1/n))=O(
nlog
...
在快速排序, 堆排序,归并排序中 哪个是最稳定的排序方法?
答:
排序法 平均
时间
最差情形 稳定度 额外空间 备注 冒泡 O(n2) O(n2) 稳定 O(1)
n
小时较好 交换 O(n2) O(n2) 不稳定 O(1) n小时较好 选择 O(n2) O(n2) 不稳定 O(1) n小时较好 插入 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 大部分已排序时较好 基数 O(logRB) O(logRB) 稳定 O...
一个数四舍五入到万位是20万这个数最大是多少最小是多少
答:
我们可以采用分治法的思想来找出最大值和最小值。具体做法是将数据集分成若干个子集,分别求出每个子集的最大值和最小值,然后再将这些子集的最大值和最小值进行比较,最终得出整个数据集的最大值和最小值。这种方法的
时间复杂度
为O(
nlogn
),可以在较短的时间内处理大规模的数据集。
从1亿个数里面找出前100个最大的
答:
最容易想到的方法是将数据全部排序,然后在排序后的集合中进行查找,最快的排序算法的
时间复杂度
一般为O(
nlogn
),如快速排序。但是在32位的机器上,每个float类型占4个字节,1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间,对于一些可用内存小于400M的计算机而言,很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。
JS实现随机化快速排序的实例代码
答:
算法的平均
时间复杂度
为O(
nlogn
)。但是当输入是已经排序的数组或几乎排好序的输入,时间复杂度却为O(n^2)。为解决这一问题并保证平均时间复杂度为O(nlogn)的方法是引入预处理步骤,它惟一的目的是改变元素的顺序使之随机排序。这种预处理步骤可在O(n)时间内运行。能够起到同样作用的另一种简单方法...
...的元素提取出来,保存在数组c中,不考虑空间
复杂度
。
答:
有
nlogn
的,先对两个数组进行排序,然后再拿其中的一个数字去另一个数字中二分查找.
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